AIGC时代，我们需要什么样的向量数据库

向量数据库（VectorDatabase），也叫矢量数据库，主要用来存诸和处理向量数据。

在传统的关系型数据库中，数据通常以表格为形式来存储。然而，随着 AI 时代的到来，我们面临着图像、音频和文本等海量的非结构化数据。这些数据无法简单地以表格形式存储，而是需要通过机器学习算法从这些数据中提取出以向量为表示形式的“特征”。向量数据库的兴起便是为了解决对这些以向量形式存在的数据的存储与计算的问题。

向量数据库的主要特点是高效存储与检索。利用索引技术和向量检索算法能实现高维大数据下的快速响应。向量数据库也是一种数据库，除了要管理向量数据外，还支持对传统结构化数据的管理。在实际使用过程中，有很多场景会同时对向量字段和结构化字段进行过滤检索，这对向量数据库来说也是一种挑战。

本专题将围绕向量数据库技术、不同实现路径、未来发展趋势及其在业务中的应用实践展开。对话向量数据库领域的最佳实践者，收集最佳实践案例，供你参考。